核心公式：数据证据 + STAR法则 + 岗位匹配一、自我介绍（1分钟版）公式：我是谁 + 1个核心亮点（带数据） + 为什么选这个岗位例：面试官好，我是XX大学XX专业。在XX实习中，我主导了XX项目，通过XX方法使XX指标提升XX%。贵公司的XX业务与我方向高度匹配，希望能深入发展。二、高频问题模板1. 为什么选我们？行业趋势（一句话）+ 公司近期动态（证明做功课）+ 个人能力契合例：我看好新能源赛道，贵公司在固态电池的布局（公司官网/新闻刚发）吸引我，我的XX实习经验能直接复用。2. 最有成就感/最有挑战的项目（STAR法则）S（背景）：任务紧/数据缺/跨部门难T（任务）：核心目标A（行...

目前Java还不熟练，还在边投边学，可以拷打下简历以及指点下接下来该怎么学吗，目前准备开始做苍穹外卖

我今年大二，昨天面了一个20几个人的小厂，一上来自我介绍，然后八股，问了redis持久化策略，aop，ioc，transactional啥时候失效，这个说了四五点吧，然后问我nacos知不知道，我说知道一些，回答了注册中心，调用者从那里拉取服务列表，还有给服务发送心跳大概这些，然后问了一个项目问题，然后他就说我这边买什么问题了，然后问我，你才20岁现在大几，可以实习多久，我看你的专业数字媒体技术为什么学这个方向呢，然后就是你有什么想问我的吗，全程15分钟，今天面试结果不太合适😭😭😭😭😭😭太合适，好难过啊家人们，到底为什么😭

之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...